WordPress 后台安装
1. 下载插件文件:点击 这里 下载 Linkreate wordpressAI 插件文件。
2. 进入插件上传页面:在 WordPress 仪表盘左侧菜单中选择 “插件” > “安装新插件”,然后点击 “上传插件” 按钮。
3. 选择并上传插件文件:点击 “选择文件” 按钮,选择您下载的插件 .zip 文件,然后点击 “现在安装” 按钮。
4. 激活插件:安装完成后,点击 “激活” 按钮。
文章生成与优化|多语言文章生成|关键词生成与分类管理|内置免费模型|定时任务与自动|多任务后台运行|智能AI客服|网站SEO优化|API轮询
一款可以24小时自动发布原创文章的WordPress插件,支持AI根据已有的长尾关键词、关键词分类、文章标签、网站内容定时生成原创文章,支持多任务后台定时运行,自动生成文章图片并插入到文章内容,支持批量生成或上传长尾关键词生成文章,网站前端AI客服、批量采集,支持生成英文等语言文章,集成主流AI API以及自定义API通用接口等。
插件不会配置使用,或者插件其它问题请反馈至邮箱:eee_0716@qq.com 或者点击这里联系我
如果不会搭建或者配置使用插件,以及对插件功能使用及其它相关问题,都可以联系我!站长 QQ: 552163032
功能模块 | 免费版本 | 授权激活后 |
---|---|---|
免费使用,下载配置插件API后就能用 | 一次性付费128元永久激活插件,永久解锁插件全部功能,后续更新免费享 | |
随插件功能增加,后期付费激活成本增加 | 后期永久免费更新,不会二次收费 | |
多语言站点 | 支持生成英文等语言文章,直接在额外要求里面,要求AI按指定语言写文章 | 支持生成英文等语言文章,直接在额外要求里面,要求AI按指定语言写文章 |
文章生成与优化 | 手动生成文章功能免费 | 不限制文章生成方式和功能使用 |
关键词生成与管理 | 不支持 | 批量生成长尾关键词,支持输入多个关键词和自定义数量,批量选择关键词生成文章,上传关键词生成文章,支持关键词分类管理 |
定时多任务与自动化 | 无 | 支持全自动后台24小时运行生成文章,支持多任务同时自动生成文章,无需人工干涉,根据已有的长尾关键词、关键词分类、文章标签、网站内容自动生成文章,可精确到分钟设置时间 |
SEO优化 | 无 | 支持生成文章html格式化、AI自动生成文章的tag标签,自动生成文章摘要,自动排重生成,文章自动关键词互相内链、结构化数据设置,自动推送生成的文章到百度、谷歌等引擎加速收录,利于文章收录排名和流量 |
热搜词获取 | 无 | 一键自动获取百度、必应、谷歌热搜长尾关键词 |
API 集成 | 支持多种 AI 服务,如 DeepSeek、kimi、智谱 AI、OpenAI 等,新增集成腾讯云 DeepSeek 模型应用 API | 支持多种 AI 服务,如 DeepSeek、kimi、智谱 AI、OpenAI 、谷歌gemini、豆包模型、腾讯混元模型、阿里云百炼等,新增集成腾讯云 DeepSeek 模型应用 API。(内置免费模型可以直接使用) |
自定义API | 无 | 支持自定义API,通用兼容市面99%的openai接口,例如腾讯云混元、阿里云百炼、硅基流动等,支持自动API轮询设置,有效避免封KEY |
图片生成功能 | 无 | 文章图片生成:插件后台内置免费图片生成 API(智谱和硅基流动),启用后可据文章标题自动生成图片并插入到生成的文章内容里面。图片站功能,支持自动从图片站获取图片插入到生成的文章内容里面,也自定义设置接入更多的生图API |
文章AI重写 | 无 | 对已有的文章批量AI重写,可自定义重写规则和文章风格 |
电商AI功能 | 无 | 支持WooCommerce 主题 ,一键利用AI生成商品描述、商品图、用户评论 |
网站智能客服 | 无 | 内置网站前端客服功能,利用AI实现24小时自动聊天回复前端客户咨询问题 |
其它功能 | 无 | 更多功能接入中 |
插件正版授权及唯一更新地址:https://idc.xymww.com。禁止任何人或组织未经授权对插件破译、进行二次开发、售卖或传播衍生作品、传播盗版。
2025/6/18-优化AI生图逻辑,优化自动任务指定AI模型功能。新增SEO优化功能,新增文章关键词互链支持设置关键词、链接,匹配文章自动形成关键词内链,支持全自动全部文章关键词相互匹配内链。增加文章结构化生成,外链优化
2025/6/12-新增自动任务每个任务可以单独选择AI及模型,新增文章模板库,可以自定义创建生成文章的模板供自动任务单独调用(即将上线共享文章模板库,可以自由上传分享下载文章生成模板)-此版本更新建议手动安装新版本,更新了css样式,如遇页面显示异常,请清空浏览器缓存
2025/6/11-优化插件功能使用。网站AI客服功能新增自定义发送消息输入框内容,和提交消息按钮文案。方便英文站使用客服功能。更新此版本,需清空浏览器css、js旧缓存,也可以直接ctrl+F5强刷新页面即可
2025/6/10-新增内置Gemini(谷歌) API,谷歌API有几个免费模型可以调用,但是配置比其它API稍微复杂,请按Gemini(谷歌)key输入框的说明步骤设置然后就可以调用了
2025/6/8-优化插件数据库查询,降低插件占用服务器资源,优化运行效率
2025/6/3-全面更新内置智谱AI模型、openaiAI模型(同步官网模型更新)!
2025/6/2-WooCommerce集成:新增支持对WooCommerce产品描述、产品图、评论一键生成:
1. 下载插件文件:点击 这里 下载 Linkreate wordpressAI 插件文件。
2. 进入插件上传页面:在 WordPress 仪表盘左侧菜单中选择 “插件” > “安装新插件”,然后点击 “上传插件” 按钮。
3. 选择并上传插件文件:点击 “选择文件” 按钮,选择您下载的插件 .zip 文件,然后点击 “现在安装” 按钮。
4. 激活插件:安装完成后,点击 “激活” 按钮。
1. 下载插件文件:点击 这里 下载 Linkreate wordpressAI 插件文件。
2. 上传插件文件夹:导航至 /wp-content/plugins/ 文件夹,将插件文件上传到该目录并解压。
3. 激活插件:登录 WordPress 仪表盘,进入 “插件” > “已安装的插件”,找到您刚才上传的插件,点击 “启用”。
1. 下载插件文件:点击 这里 下载 Linkreate wordpressAI 插件文件。
2. 连接 FTP 客户端:打开 FTP 客户端,使用主机提供商提供的 FTP 账号密码连接到您的网站。
3. 上传插件文件夹:导航至 /wp-content/plugins/ 文件夹,将解压后的插件文件夹上传到该目录。
4. 激活插件:登录 WordPress 仪表盘,进入 “插件” > “已安装的插件”,找到您刚才上传的插件,点击 “启用”。
本文提供最新Deepseek搭建教程,涵盖配置要求、安装步骤、常见错误解决方案及性能优化技巧,结合AI技术热点解析云端部署与安全防护,帮助开发者快速掌握开源项目部署全流程。
最近技术圈掀起AI开发工具部署热潮,Deepseek作为开源机器学习平台备受关注。不少开发者反馈在环境配置、依赖安装、模型部署等环节遇到问题。本文结合GitHub最新issue讨论和Stack Overflow高频问答,整理出这份保姆级教程,重点解决系统搭建时的配置冲突、依赖缺失、权限设置等实操难题。
准备搭载RTX 3060显卡的Windows电脑时,需特别注意CUDA版本与系统兼容性。推荐使用Python 3.8环境搭配PyTorch 1.12,避免最新版本导致的依赖冲突。内存建议16GB起步,SSD硬盘能显著提升数据处理速度。云端部署选择AWS EC2 g4dn实例性价比最高,注意提前申请GPU配额。
从GitHub克隆仓库后,先执行pip install -r requirements.txt
安装基础依赖。遇到OpenCV编译错误时,改用pip install opencv-python-headless
可跳过GUI依赖。配置config.yaml文件时,batch_size参数要根据显存容量动态调整,8GB显存建议设为16。完成安装后运行python demo.py --test
验证环境完整性。
报错"CUDA out of memory"时,可尝试降低模型精度或启用梯度检查点。遇到"ModuleNotFoundError",需要检查虚拟环境激活状态和PYTHONPATH设置。SSL证书错误可通过设置export CURL_CA_BUNDLE=""
临时解决。Windows系统特别注意安装Visual C++ 2019运行库,避免DLL加载失败。
官方GitHub提供预训练模型下载,国内用户建议使用阿里云镜像加速。社区版与专业版主要区别在分布式训练支持,个人开发者选择v2.1-light版本即可。清华大学开源镜像站提供完整依赖包下载,搭配conda清华源能提升安装速度。初学者推荐从Colab版本入手,免去本地环境配置烦恼。
AWS EC2部署适合大规模训练任务,但要注意配置安全组规则。本地部署推荐使用Docker方案,通过docker-compose up
快速启动服务。混合部署模式可将数据预处理放在本地,模型训练迁移至云端。特别注意云服务器数据传输成本,超过100GB数据集建议先进行压缩处理。
使用官方提供的convert_tool.py工具转换PyTorch模型时,注意保留BN层参数。跨平台迁移时推荐导出ONNX格式,遇到算子不支持情况可修改模型结构。数据迁移建议采用HDF5格式保存预处理结果,配合MD5校验确保完整性。遇到shape不匹配错误时,检查数据加载器的resize参数设置。
启用混合精度训练可提升30%运算速度,需在config文件设置fp16: true
。调整dataloader的num_workers参数至CPU核心数2倍效果最佳。定期执行torch.cuda.empty_cache()
释放显存碎片。监控GPU利用率发现瓶颈,80%以上为理想状态。启用cudnn基准模式可加速卷积运算。
生产环境必须禁用Jupyter Notebook的默认端口,建议使用SSH隧道访问。API接口需配置速率限制和JWT验证,使用nginx反向代理添加SSL加密。模型文件存储设置读写权限为640,日志目录避免777权限。定期更新requirements.txt中的安全依赖版本,特别注意protobuf库的漏洞修复。
推荐使用GitLab CI搭建自动化测试流水线,.gitlab-ci.yml模板可从社区获取。配置共享开发环境时,使用conda env export > environment.yml导出精确依赖。设置pre-commit钩子自动检查代码格式,配置flake8规则集保持代码规范。重要模型文件用git-lfs管理,设置.gitattributes防止大文件误提交。
修改模型结构后需重新注册到model zoo,保持接口兼容性。添加新功能模块建议继承BaseModule类,方便版本升级时合并改动。参与社区贡献要遵循PR规范,测试覆盖率需达80%以上。二次开发涉及数据格式变更时,必须维护版本迁移脚本。注意遵守AGPL协议要求,商业用途需联系官方授权。
掌握这些Deepseek搭建技巧,从环境配置到性能优化都能事半功倍。建议收藏本文持续关注更新,遇到具体问题可在官方论坛按错误代码搜索解决方案。记得定期备份重要模型和配置文件,祝各位开发者部署顺利!
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